10.3.8. Метод прогноза, связанный с локальными линейными моделями
10.3.8.1. Задача
Мы хотим решить следующую задачу: пусть X — новый индивидуум, 
Предположим, что X принадлежит к одной из групп, но неизвестно, к какой. Требуется определить решающее правило, позволяющее относить этого дополнительного индивидуума к одному из классов 
и значение объясняемой переменной 
для этого индивидуума.
10.3.8.2. Регрессия с помощью шаров
Метод регрессии с помощью шаров [2], [3], [4] позволяет решать задачу отыскания функциональной регрессионной зависимости исходя из эмпирических данных. С n реализациями 
связывают сгущение из 
точек в (точка задается своими 
координатами, соответствующими объясняющим переменным). Каждой точке приписывается значение 
(Мы предполагаем, что две точки никогда не совпадают.) Чтобы предсказать значение переменной 
для нового индивидуума с координатами (
мы ищем 
точек 
фиксировано) множества индивидуумов, ближайших к 
и берем в качестве 
среднее значение объясняемых переменных этих 5 точек.
10.3.8.3. Правило отнесения нового индивидуума
Пусть 
классов, полученных в результате работы алгоритма. Пусть 
координат нового индивидуума. Пусть 
где 
и 
фиксированы. Для каждого 
и каждого 
обозначим 
число точек, принадлежащих 
среди 
точек, ближайших
к х. Пусть 
положим
где
Пусть
Если 
то мы относим X к 
если нет, то мы меняем границы изменения 
Получаем прогнозируемое значение У:
10.3.8.4. Пример
Положим 
.
Было получено: 
, откуда 
Рис. 10.5
